如何在 Spark SQL DataFrame 中查询复杂数据类型（数组、映射、结构）？

访问 Spark SQL DataFrame 中的复杂数据

Spark SQL 支持复杂的数据类型，例如数组和映射。 然而，查询这些需要特定的方法。 本指南详细介绍了如何有效查询这些结构：

数组：

有几种访问数组元素的方法：

• getItem 方法： 此 DataFrame API 方法直接通过索引访问元素。

  <code class="language-scala"> df.select($"an_array".getItem(1)).show</code>

• Hive 括号语法： 这种类似 SQL 的语法提供了另一种选择。

  <code class="language-sql"> SELECT an_array[1] FROM df</code>

• 用户定义函数 (UDF)：UDF 为更复杂的数组操作提供了灵活性。

  <code class="language-scala"> val get_ith = udf((xs: Seq[Int], i: Int) => Try(xs(i)).toOption)
   df.select(get_ith($"an_array", lit(1))).show</code>

• 内置函数： Spark 提供了内置函数，例如 transform、filter、aggregate 以及用于数组处理的 array_* 系列。

地图：

访问地图值涉及类似的技术：

• getField 方法： 使用键检索值。

  <code class="language-scala"> df.select($"a_map".getField("foo")).show</code>

• Hive 括号语法： 提供类似 SQL 的方法。

  <code class="language-sql"> SELECT a_map['foo'] FROM df</code>

• 点语法：访问地图字段的简洁方法。

  <code class="language-scala"> df.select($"a_map.foo").show</code>

• UDF：用于自定义地图操作。

  <code class="language-scala"> val get_field = udf((kvs: Map[String, String], k: String) => kvs.get(k))
   df.select(get_field($"a_map", lit("foo"))).show</code>

• *`map_functions:** Functions likemap_keysandmap_values` 可用于地图操作。

结构：

访问结构体字段非常简单：

• 点语法：最直接的方法。

  <code class="language-scala"> df.select($"a_struct.x").show</code>

• 原始 SQL： 使用 SQL 语法的替代方案。

  <code class="language-sql"> SELECT a_struct.x FROM df</code>

结构体数组：

查询嵌套结构需要结合以上技术：

• 嵌套点语法：访问数组中结构体中的字段。

  <code class="language-scala"> df.select($"an_array_of_structs.foo").show</code>

• 组合方法： 使用 getItem 访问数组元素，然后使用点语法访问结构体字段。

  <code class="language-scala"> df.select($"an_array_of_structs.vals".getItem(1).getItem(1)).show</code>

用户定义类型 (UDT)：

UDT 通常使用 UDF 访问。

重要注意事项：

• 上下文： 某些方法可能仅适用于 HiveContext，具体取决于您的 Spark 版本。
• 嵌套字段支持：并非所有操作都支持深度嵌套字段。
• 效率：架构扁平化或集合爆炸可能会提高复杂查询的性能。
• 通配符： 通配符 (*) 可以与点语法一起使用来选择多个字段。

本指南全面概述了在 Spark SQL DataFrame 中查询复杂数据类型。请记住选择最适合您的特定需求和数据结构的方法。

以上是如何在 Spark SQL DataFrame 中查询复杂数据类型（数组、映射、结构）？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！